본 논문에서는 분산형 전원을 포함하는 배전계통을 위한 3상 조류계산 프로그램에 대하여 소개한다. 배전계통의 조류계산을 위하여 각 상간에 존재하는 불평형을 모두 고려할 수 있도록 계통 내 설비들의 모델을 선정하였으며, 전력방정식이나 측정함수 등도 새로 유도하였다. 본 논문을 통해 개발된 조류계산 프로그램은 다양한 크기와 형태의 시험계통에 대해 사례연구를 시행함으로써 알고리즘의 타당성 및 프로그램의 수렴성을 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.
지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 분산 자율형 방재 시스템과 재난전조 감지에 관한 개념적인 연구를 수행하였다.
마이크로그리드 독립 운전 모드시 분산전원 기반의 인버터 병렬 운전은 인버터가 전압원과 같이 정의됨에 따라 계통과의 연결없이 병렬 연결된 인버터가 전체 부하를 담당해야 하는 의무를 가진다. 이때 드룹 방식은 병렬형 인버터 각각에 적용됨으로써 전체 부하 분담성능을 향상시킨다. 하지만 각 분산전원과 PCC단을 연결하는 선로 임피던스가 불평형 이거나 서로 다른 R/X 비를 가지고 있을때 유도성 선로에 적용을 목적으로 하는 기존의 드룹 방식을 사용하면 유효전력 분담은 어느 정도의 효력을 보이지만 무효 전력 분담에 있어서 오차가 발생하게 된다. 이와 반대로 저항성 선로에 적용을 목적으로 하는 드룹 방식을 적용하면 무효 전력 분담은 잘 이루어지지만 유효 전력 분담은 서로 다른 선로 임피던스 전압 강하로 인해 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 PSIM을 활용하여 고, 중, 저전압 마이크로그리드 뿐만 아니라 R성분이 매우 지배적인 초저전압 마이크로그리드에 각기 다른 드룹 방식을 적용할때의 영향을 분석하고 이에 제안된 선로 임피던스를 고려한 기준 전압 조정텀을 추가하여 유효, 무효 전력 분담 오차를 개선하였다.
본 논문에서는 RC 기둥-기초 접합부분을 중공형 및 확장형 강재 Base Plate로 보강한 실험체에 대한 하중 재하 실험을 실시하여, 강재 Base Plate가 부착된 RC 기둥-기초에서의 뚫림전단에 대한 보강효과를 정량화 하기 위한 구조해석 및 기초적 실험 연구를 수행하였다. 실험은 각 실험체별 부착된 Base Plate의 두께, 내민길이, 치수, 형식 등의 변수에 따라 수행하였으며 실험을 통하여 응력분산에 적합한 적정 Base Plate의 모양 및 치수를 확인하였고, 보강효과에 대하여 분석하였다. 실험을 통해 Base Plate가 기초에 전해지는 수직하중의 응력분산에 효과적이었으며 폐쇄형보다 중공형 보강이 효율적인 것을 확인하였다. 보강을 통해 변위연성 능력의 향상으로 기존의 기초두께보다 두께가 감소한 실험체에서도 기존보다 높은 성능을 나타냈다. 보강 후의 실험체로부터 구조물의 거동특성을 취성으로부터 연성으로 유도 할 수 있었으며, 실험체를 파괴시까지 가력함으로써 파괴시 보강 전, 후에 대한 균열 및 파괴양상을 확인 하였다.
이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.
어떤 유체는 전기장에서 순간적으로 고체화한다. 이러한 다변형의 물질은 더욱 신속하고 적절한 기계의 앞날을 약속하고 있다. T-1000 (영화 터미네이터2; 심판의 날에서 생동하는 거의 불멸의 로보트)는 능숙하게 액체에서 고체로 변환다. T-1000은 총탄으로 관통되었을 때, 로보트의 액체-금속 피부는 관통된 구멍으로 흘러 들어가고, 산산조각이 났을때 T-1000은 녹아버린 후에 다시 제원형으로 응결된다. 전기유변성 유체는 이 영화제작자의 상상력에 어느 정도 적용될 수 있을 것이다. 전기유변성 유체는 전기장이 있는 곳에서 변형을 일으키는 물질이다. 주어진 전기장의 세기에 따라 전기유변성 유체는 물처럼 자유롭게 흐르기도 하고, 꿀처럼 진득하게 흐르기도 하며 제라틴처럼 고체화하기도 한다. 참으로 물질이 수천분의 일초사이에 한상태에서 다른 상태로 변할 수 있는 것이다. 전기유변성 유체는 만들기 쉽다; 절연액체에 미시적 입자가 분산된 것이다. 그러나 아직은 상업용으로 쓰이지 못하고 있다. 여러가지 문제점 중의 하나가 고체로서는 구조적으로 약하고, 또, 액체로서는 마찰성이 문제이며, 특히 고온에서는 화학적으로 불안정하다는 것이다.
현재 국내 배전자동화 시스템의 고장구간을 최소한으로 하는 불필요 정전구간 복구시스템은 고장발생 시 중앙에서 고장구간을 판단하고 Fuzzy Rule을 이용한 복구해를 통하여 계통의 Device들을 운영자가 직접 제어하는 방식이다. 이러한 방식은 원격으로 제어가 가능하며 운영자가 직접 상황에 따라 적절한 판단을 하여 신뢰성이 크다는 장점이 있지만, 운영자의 실수에 의해서 계통에 문제가 발생할 가능성도 있고, 정전복구시간 면에서 볼 때 오퍼레이터의 실수에 의해 생기는 복구지연시간은 소비자들에게는 경제적 손실 및 불편을 초래할 수 있다. 따라서 이러한 운영자의 실수를 미연에 방지하고 정전복구 시간 또한 가급적 줄일 수 있는 방안을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 Multi-Agent 기반의 분산형 정전복구 시스템은 중앙의 제어를 통하지 않고 계통 내의 Device들이 Agent 개념의 지능을 가지고 상호 정보교환을 통하여 고장구간을 판단하고 정전을 복구하는 시스템으로 현재 배전자동화 시스템의 복구시간을 1분 이내로 단축시킬 수 있는 시스템을 제안하였다. 간단한 배전계통을 구성하고 전력계통의 현재 통신망중 유/무선의 대표적인 LAN 및 CDMA 통신을 이용한 사례연구를 통해 제안한 시스템에서의 정전구간 1분 이내의 복구시간을 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.737-743
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2014
본 연구는 젖소의 검정성적, 총 502,228개를 이용하여 젖소군 분산에 대한 이질성을 비교 검증하고 동질적인 분산을 유도하기 위하여 수행되었다. 유량, 유지방량과 유단백량에 대한 유전력은 각각 0.28, 0.26과 0.24로 추정되었으며, 출생년도별 평균 육종가는 HV (heterogenous variance) 모형의 추정치가 animal 모형의 것보다 일괄적으로 낮게 나타났다. 국제유전능력평가 기준에 적용된 씨수소 545두에 대한 유량, 유지방량, 유단백량의 평균 육종가는 각각 453.54kg, 10.75kg과 14.33kg이었으며, 이질성이 보정된 경우의 평균 육종가는 각각 432.06kg, 10.15kg과 13.40kg으로서 모든 유생산형질에서 보정된 자료의 육종가 평균이 일괄적으로 낮게 나타났다. animal 모형에서 데이터세트 I과 II사이의 표현형 상관계수는 유량 0.839, 유지방량 0.821, 유단백량 0.837이었으며, HV 모형에서는 유량 0.841, 유지방량 0.820, 유단백량 0.836으로 두 모형에서 거의 유사한 결과를 나타내었다. animal 모형과 HV 모형으로 비교한 결과 유량에서 ${\theta}$값은 15.157에서 16.105, 유지방량은 -0.227에서 -0.196으로 증가하였으나 유단백량의 경우 0.630에서 0.586으로 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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